基于季节模型及Kalman滤波的道路行程时间

被引：8

作者：

孙健 ^{[1
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张纯 ^{[1
,2
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陈书恺 ^{[2
]}

薛睿 ^{[2
]}

彭仲仁 ^{[1
,3
]}

机构：

[1] 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院海洋工程国家重点实验室

[2] 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院交通研究中心

[3] 佛罗里达大学城市与区域规划系

来源：

长安大学学报(自然科学版) | 2014年 / 34卷 / 06期

关键词：

交通工程; 城市交通; 总行程时间预测; 季节时间序列; Kalman滤波算法; 浮动车数据;

D O I：

10.19721/j.cnki.1671-8879.2014.06.021

中图分类号：

U491.1 [交通调查与规划];

学科分类号：

082302 ; 082303 ;

摘要：

道路行程时间是影响城市交通出行行为的重要因素。当前大多数出行时间研究基于路段进行,假设驾驶人沿着理想最短路径或最快路径行驶,难以对交叉口排队延误等相关时间参数进行精确估计。针对城市任意OD间的出行时间进行分析,采用Kalman滤波方法,利用历史数据对总行程时间进行有效预测。鉴于总行程时间分布存在比较明显的周期性特点,单一Kalman滤波算法难以反映出这种周期性,引入基于季节模型的Kalman滤波算法进行建模和优化。最后,利用深圳浮动车2011年12月连续3d的数据进行实证。研究结果表明:相对于传统的SARIMA模型及普通Kalman滤波算法,优化模型同时考虑总行程时间分布的周期性和时变性,具有较小误差及更好的拟合度;所得预测时间的平均绝对误差(MAE)分别在传统SARIMA模型及普通Kalman滤波算法结果基础上降低了37%和52%,其余误差指标,如均方根误差(RMSE)及最大相对误差(MRE)均有较大下降,从而证明了研究模型的有效性。

引用

页码：145 / 151

页数：7

共 10 条

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